Ninguém precisa de IA para começar

2026

As vezes basta parar de fazer à mão o que uma máquina faz melhor. E nos casos mais desafiantes, a Hiperautomação abre um novo nível de possibilidades: a maior parte dos ganhos operacionais na saúde não depende de Inteligência Artificial, mas sim de automatizar o que ainda é feito manualmente.

Nos artigos anteriores vimos como a saúde desperdiça recursos operacionais e como a tecnologia mal implementada pode agravar o problema. Hoje quero falar de algo diferente: automação simples, concreta, e com impacto imediato e de como, nos processos mais complexos, a integração entre automação e inteligência artificial abre um novo nível de transformação.

Existe uma confusão muito comum quando se fala de automação na saúde. Imagina-se logo inteligência artificial, robôs cirúrgicos, algoritmos de diagnóstico. Coisas impressionantes, caras, e distantes da realidade da maioria das organizações.

Mas a automação que mais impacto tem no dia a dia operacional de um hospital ou de uma unidade de saúde não é nenhuma dessas. É muito mais simples, precisa e frequentemente esquecida:

• Os lembretes de consulta que ainda são feitos por telefonemas manuais.
• As autorizações previas que continuam a ser processadas por email e até mesmo por fax.
• Os relatórios de gestão que alguém compila em Excel todas as sextas-feiras durante duas horas.
• Os agendamentos que dependem de um telefonema entre dois serviços que podiam comunicar automaticamente.

O custo invisível do trabalho manual repetitivo

Estima-se que 77% dos profissionais de saúde desperdicem 45 minutos por dia em fluxos de trabalho ineficientes, o equivalente a quatro semanas perdidas por pessoa, por ano. Não em trabalho complexo, mas em tarefas repetitivas que poderiam ser automatizadas.

Os custos administrativos representam cerca de 25% de toda a despesa em saúde, segundo a American Medical Association. E aproximadamente 24% do orçamento de trabalho de um hospital está concentrado em funções administrativas tais como: processar mails, fazer chamadas, gerir filas, atualizar registos, transcrever dados entre ficheiros e aplicações.

Segundo o CAQH Index de 2024, o setor da saúde gasta 83 mil milhões de dólares por ano em tempo de pessoal para conduzir transações administrativas de rotina entre prestadores e financiadores, e os prestadores suportam 97% desse custo.

O mesmo relatório estima que o setor tem potencial para poupar mais de 20 mil milhões de dólares ao migrar para fluxos de trabalho automatizados.

Este não é um problema exclusivamente americano. É um padrão universal que se replica em qualquer sistema de saúde que não questionou os seus processos administrativos nos últimos anos.

Fontes: CMS (ref. Intuition Labs AI Adoption Report, 2025) / AMA (ref. TopflightApps, 2023) / CAQH Index 2024 (ref. Notable Health, 2024)

Benefícios da automação simples na saúde

Os Hospitais Portsmouth, no Reino Unido, automatizaram o agendamento de consultas de maternidade. O sistema passou a propor automaticamente as próximas consultas com base na data prevista do parto e nos exames necessários, com marcações confirmadas em 24 a 48 horas em vez de semanas, e lembretes automáticos para reduzir faltas.

O resultado? Mais doentes atendidos, melhor continuidade de cuidados, equipas menos sobrecarregadas.

Não foi a Inteligência Artificial (IA) automação de um processo que continuava a ser feito a mão por inércia.

E o retorno financeiro existe. Hospitais reportam um retorno de 3,20 dólares por cada dólar investido em automação de fluxos de trabalho, com retornos típicos realizados em apenas 14 meses.

Em 2024, 60% das organizações adotaram soluções de automação com componente de IA, registando um aumento médio de eficiência de 35%. Uma solução automação baseada em Natural Language Processing (NPL) de doentes permitiu poupar 20 horas de trabalho manual por dia numa única organização de saúde.

Fontes: Kissflow Healthcare AI Workflow ROI Report (2025) / Newo.ai, The Future of RPA: Key Trends and Growth in 2025

Porque a automação na saúde liberta profissionais, não os substitui

Há um receio legítimo em torno da automação na saúde: o medo de que ela substitua pessoas. Esse receio é, em grande medida, mal aplicado, pelo menos neste contexto. Automação não é substituição, é libertação.

Automatizar a marcação de consultas não substitui profissionais. Liberta-os para fazerem aquilo que só eles podem fazer. Automatizar um relatório semanal não elimina um gestor. Devolve-lhe horas para analisar, decidir, melhorar.

A automação pode reduzir até 30% das tarefas administrativas, ajudando os profissionais a dedicar mais tempo aos doentes. E esse tempo devolvido tem um valor que vai muito além do financeiro, tem impacto direto na qualidade dos cuidados e no bem-estar de quem os presta.

A pergunta não é ‘devemos automatizar?’. A pergunta é ‘por onde começamos?’. A resposta é quase sempre a mesma: pelo processo mais repetitivo, mais manual, mais gerador de frustração silenciosa nas equipas.

Fonte: Master of Code. AI in Healthcare Statistics (2025)

Hiperautomação na saúde: quando e porque aplicá-la

Há, no entanto, processos na saúde que a automação clássica não consegue resolver sozinha. Processos que envolvem dados não estruturados, notas clínicas manuscritas, relatórios em linguagem natural, documentação heterogénea de múltiplos sistemas, pedidos de consulta em papel ou por telefone. Processos que requerem interpretação de contexto, raciocínio sobre informação incompleta, ou tomada de decisão adaptativa.

É aqui que entra a Hiperautomação, conceito criado pela Gartner para descrever a orquestração de múltiplas tecnologias avançadas: RPA (Robotic Process Automation), Inteligência Artificial, Machine Learning, NLP (Natural Language Processing) e process mining, trabalhando em conjunto para automatizar processos de ponta a ponta que antes eram inacessíveis a automação convencional.

Um exemplo concreto é o processo de autorização prévia, um dos maiores sumidouros administrativos da saúde. Segundo dados da AMA, os médicos e as suas equipas gastam em média 13 horas por semana a processar cerca de 39 pedidos de autorização por médico.

93% dos médicos reportam que este processo causa atrasos nos cuidados. 94% afirmam que prejudica os resultados clínicos. 40% das práticas clínicas têm pessoal dedicado exclusivamente a esta tarefa.

Com Hiperautomação, sistemas de NLP analisam notas clínicas, historiais e relatórios de exames em tempo real; algoritmos de ML cruzam automaticamente com as políticas dos financiadores; e bots de RPA submetem os pedidos nos portais adequados, reduzindo o tempo de aprovação de dias para minutos.

Programas piloto utilizando NLP para interpretar documentação clínica e gerar pedidos de autorização automaticamente demonstraram não só uma redução no tempo de processamento, mas também uma diminuição dos erros e das rejeições.

O mesmo princípio aplica-se à documentação clínica ambulatória, onde sistemas de ambiente AI transcrevem automaticamente as consultas e geram notas clínicas estruturadas, devolvendo ao médico horas por semana. Ou a gestão de stock de materiais cirúrgicos, onde algoritmos preditivos antecipam necessidades e acionam encomendas sem intervenção humana.

A Hiperautomação não é para todos os processos, nem deve ser o ponto de partida. Gartner recomenda uma abordagem progressiva: começar pelas tarefas mais simples e estruturadas com RPA clássico, consolidar os ganhos, e só então posteriormente avançar para a integração de IA nos processos mais complexos e de maior impacto.

Fontes: IDC Health Insights (2025). The U.S. Healthcare Prior Authorization Crisis. / AMA Prior Authorization Physician Survey (2024) / Quazi & Raju (2026). HyperAutomation in Healthcare: Transforming Operations Through AI, RPA, and Intelligent Workflows. Springer. DOI: 10.1007/978-3-032-02853-2_33 / Gartner Strategic Automation Decision Framework (ref. Nividous, 2024)

Uma visão prática para organizações de saúde

O caminho não é binário, não é ‘automação simples’ ou ‘Hiper automação’. É uma progressão lógica que começa onde o impacto é mais imediato e o risco é mais baixo.

Primeiro, identificar os processos manuais, mais repetitivos, e mais geradores de fricção para as equipas e para os doentes. Esses são os candidatos naturais a uma primeira automação com RPA ou com ferramentas de low-code. Ou seja, o primeiro passo será mapear estes processos, medir e ouvir profissionais e utentes.

Segundo, desenvolver a automação que dê resposta aos potenciais ganhos de eficiência identificados no ponto anterior.

Terceiro, medir o impacto. Quantas horas foram libertadas? Quantos erros foram eliminados? Qual é o tempo de processo antes e depois? Sem medição, não há aprendizagem e não há argumento para o próximo investimento.

Quarto, nos processos mais complexos, onde há documentação não estruturada, decisões contextuais ou integração de múltiplos sistemas, explorar as possibilidades da Hiperautomação com um projeto piloto bem delimitado.

A transformação operacional da saúde não vai acontecer de uma vez. Vai acontecer processo a processo, equipa a equipa, organização a organização. E cada passo dado é um passo que liberta tempo humano para o que verdadeiramente importa.

Não perca a oportunidade de uma pequena melhoria hoje, à espera da grande melhoria que aí pode vir!

No próximo artigo: porque é que a cultura de melhoria contínua não nasce dos processos, mas das pessoas, e do tipo de liderança que as envolve.

Se quiser avaliar que processos da sua organização têm maior potencial de automação, podemos ajudar.